我让三个AI替我“吵了一架”
会议室里,一场会已经开了三个小时。
技术、销售、财务各说各的,谁也没说服谁。
最后有个人撑不住了,双手一摊,叹了口气:
“算了,听你的吧。”
大家如释重负,觉得终于达成了共识。
会议就这么结束了。
其实,不是。
不是因为那个人被说服了。
可能因为他说累了,可能碍于面子,可能碍于级别,可能就是饿了想吃饭。
我们以为这是达成共识,其实是“表面共识”。
看起来大家都同意了,其实只是有人妥协了。
为什么?
因为人是有情绪的。
在心理学上,情绪会让我们本能地寻求“心理安全感”。
而提出异议,恰恰会破坏这种安全感,付出的成本远高于顺从。
我和你都是多年同事,你的方案我不太满意,话刚到嘴边,想起来上周你帮了我一个忙,中午还要一起吃饭,这话还怎么说?
你是我的老板,我觉得你的判断有问题,但我绩效靠你打,奖金你来发,我要是反驳你,你会不会觉得丢面子给我“穿小鞋”?
情绪、职位、关系,每一层都是阻力。
真正的观点,就这样被一层又一层包裹起来。
最后呈现出来的,只能是那句人畜无害的“算了,听你的吧”。
这种“表面共识”才是损失:低质量的共识,换不来高质量的结果。
我曾在五分钟商学院里分享过一个概念,叫“罗伯特议事规则”。
大意是,只要确定了一个规则,不需要有多聪明的人,哪怕是一群普通人,也能产生高质量的讨论。
在日常生活里,有很多这样的例子,有些角色几乎天然就会“吵架”。
比如销售和技术,技术说“我们的东西已经很好了”,销售回“客户想要的是另一个东西”。
比如业务和法务,业务说“我们要做这个,需要你的支持”,法务说“有风险,不能做”。
比如主笔和商务,像我们的公众号主笔写了一篇商务文章,主笔说“这么写违背我们账号的价值观”,商务回“甲方要求没问题,是你没写好”。
你看,这些都叫吵架。
可如果你有留心观察,就会发现公司里的很多好方案、好文章、好设计,都是“吵架”吵出来的。
只有“吵架”,才能让各种意见碰撞,最后吵出一个大家都满意的答案。
但如果人一多,或者哪个人稍微有点情绪,“吵架”就很容易以“表面共识”收尾。
这时候所谓的共识只是表面达成的成果,那些没有说出口的异议,反而可能成为执行时潜在的坑。
怎么办?
有没有一种办法,不带情绪,抛开顾虑,专注于“吵”出一个所有人都满意的答案呢?
有。
但不是人,而是AI。
前阵子,我试了一件事:
搭了三个AI智能体,让AI替我“吵架”。
就拿我们公众号写稿来说。
我给三个AI智能体,分别设定了一个角色和原则。
📈 智能体B代表商务,原则是“甲方的诉求有没有被满足,是天下**等大事,文采好不好跟我无关”。
📚 智能体C代表编辑,原则是“不能发有风险、不合格的文章,要让读者满意,这是天下**等大事”。
这套为了让AI吵得有原则、有边界、有逻辑,不至于放飞自我的框架,其实就是我前阵子提到的“马具工程”,欢迎大家去看看那篇文章,我就不在这重复了。
设定好了。
然后就让它们三个开始“吵”。
这个过程大概是这样。
主笔开始吭哧吭哧一顿写东西,几分钟后写完拿给商务看。
商务说:“文采飞扬,但甲方要的核心诉求你压根没写啊,拿出去重写。”
主笔收回后,开始改。
但是,主笔没有全改。
它说:“我理解你,但我不能接受,这么改会让文章变成广告,完全不行。”
好不容易主笔和商务谈妥了,文章到了编辑手上。
编辑一看:“不行不行,这个数据不对,那个事实有误,这话说了违规。风险太大,打回。”
于是,文章又回到主笔。
主笔改,改完再给商务,商务过完再给编辑……就这转呀转,不知道过了多少圈。
为什么要转这么多圈?
因为一开始就设定好了规则。
规则就是让它们吵,直到吵出一个大家都满意的结果。
你可能会问,这跟让三个大活人争论有什么区别呢?
区别在于,AI“吵架”完全没有情绪。
想想看,当你的同事或朋友给你挑毛病的时候,你是什么感受?
大概率,你会变得非常不耐烦,连连摆手:“好了好了,差不多行了”。
明明对方是在认真帮你纠正改错,你怎么还急眼了呢?
你急眼了还怎么继续改呢?肯定就改不了了。
但AI不会。
因为没情绪,所以能执行无情批判。
因为有原则,再无情的批判也只会向目标收敛。
你不会听到叹气,不会看到翻白眼,更不会出现那句“算了,听你的吧”。
你可以把一篇文章打回一百次,它就会转一百次,每一次都认认真真遵循原则找到出路,不找到不罢休。
直到最后拿出一个让所有人都满意的成果。
没有妥协,只有协同。
当AI协同出一个大家都满意的成果时,人类往往会觉得:哎呀,竟然还能这么解决问题?
这里居然能这么写?太有意思了。
大家对AI的普遍认知,是“我问,它答,达成共识”。
你给它一套方案,问它行不行。
AI往往会说“直接给你一个非常明确、可执行的答案,不兜圈子”,然后回你五条支持理由。
你一看,信心大增,走进会议室侃侃而谈。
可如果方案错了呢?
如果AI给的答案是它自己编的呢?你很可能看不出来。
如果最后出问题,AI也不会替你担责。
本质上,大家是在用AI确认自己已经想好的答案。
给你高质量的反对意见,才是AI真正被低估的价值。
它是一个永不疲倦的反对者,一个不顾面子只顾原则的冰冷机器,它会真正帮你找问题,绝不会因为撕破脸而妥协。
这才是AI在协作中最该扮演的角色。
因为在现实中,这样的人很难找,找到了,你也不敢用。
有能力批评你的人,顾虑太多,不敢说;敢说的人,经验不够,说不准;经验够又敢说的人,时间有限,说一两次就算了,更不可能陪你改一百遍。
现在,AI可以。
当然,这个方法的上限,取决于你给每个AI角色设定的原则有多清晰。
原则设得模糊,AI吵出来的也是模糊的答案。
垃圾进,垃圾出,这一点不会因为是AI就改变。
这个试验最后,我有个很强烈的想法。
尽管是AI在替我们“吵架”,但我们人类发挥的作用还是非常大。
AI吵什么?怎么吵?什么时候停?这些核心问题,都要我们自己想好再告诉AI。
结果可以让AI去吵,但那个核心问题,还必须由你提出来。
好在,那句“算了,听你的吧”,大概率永远不会出现在AI嘴里。
观点 / 刘润 主笔 / 海盐 编辑 / 歌平 版面 / 黄静
这是刘润公众号第2939篇原创文章。
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💬 读者热议
精选留言 · 共36条太有共鸣了!
我们公司每次开会,最后都变成“谁官大听谁的”,而不是“谁对听谁的”。
表面共识背后全是执行阻力。
如果用AI这种无情绪的角色先内部“吵”一轮,再让人类做最终决策,或许真是未来的标准工作流。
我让三个AI替我“吵架”这个思路太妙了。
之前总觉得AI只能生成和总结,没想到可以构建多智能体对抗。
关键是——原则要清晰。原则模糊,吵出来的东西也是一团浆糊。
润总的马具工程适合所有团队借鉴。
「没有妥协,只有协同」—— 这是理想状态,却是AI能做到的。
但人类最难的往往是放下ego。
即便AI给出好答案,有些人也会因为“不是我想的”而拒绝。
所以除了技术,还需要管理者的心智升级。
立刻去试了!
用Claude搭建了市场、技术、财务三个agent,让它们争论新产品定价。
吵了12轮,最终给出一个大家都没预想到的价格区间,而且数据支撑很扎实。
确实比人类会议高效太多。
感谢刘润老师的实践分享!
有趣的是,“算了听你的吧”其实是一种心理节能模式。
人为了避免冲突会分泌皮质醇,而AI没有这种负担。
但如果整个组织都依赖AI吵架,会不会丧失人与人之间的辩论能力?
好工具和过度依赖之间的边界在哪里?
文章里说“AI是永不知疲倦的反对者”,可我更害怕它变成永远说“对对对”的应声虫。
关键在于怎么设计prompt和原则。
另外,这种框架感觉除了商业写作,战略讨论、代码审查都能用。
谢谢润总打开新思路。
我们团队已经用类似方法做需求评审了。
AI扮演用户、运营、开发,会提出很多人类惯性忽略的边界条件。
**的痛点:token消耗有点大,但相比无效会议的成本,简直九牛一毛。
推荐大家也试试“角色吵架法”。
感谢大家喜欢!
补充一句:AI吵架不是替代人类判断,而是提供高质量参考。
最后的“拍板权”永远在我们手里。
用好AI的冷酷,发挥人类的温度,才是协同进化的方向。
“给你高质量的反对意见,才是AI真正被低估的价值。” 这句话值得刻在每一个决策会议室里。
以前我们做红队测试,要找外部专家,成本高周期长。
现在用AI做红队,几秒钟就能生成50个质疑点,效率提升几个数量级。
谢谢润总引领前沿思考。
看完全文,立刻想到罗伯特议事规则和《罗伯特议事规则》的12原则。
AI吵架相当于用代码执行“正—反—合”辩证法。
不过最打动我的是结尾:那句“算了听你的吧”永远不会出自AI。
这是对人性弱点的悲悯,也是对技术的理性期待。
好文,收藏了。